Fugu-MT 論文翻訳(概要): DATED: Guidelines for Creating Synthetic Datasets for Engineering Design Applications

論文の概要: DATED: Guidelines for Creating Synthetic Datasets for Engineering Design Applications

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09018v1
Date: Mon, 15 May 2023 21:00:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-17 17:11:56.293143
Title: DATED: Guidelines for Creating Synthetic Datasets for Engineering Design Applications
Title（参考訳）: Dated: エンジニアリング設計アプリケーションのための合成データセット作成ガイドライン
Authors: Cyril Picard, J\"urg Schiffmann and Faez Ahmed
Abstract要約: 本研究では,合成データセットの生成,注釈付け,検証のための包括的ガイドラインを提案する。この研究は、データセットの適切なサイズ、多様性、有用性、現実性を保証するために、思慮深いサンプリング手法の重要性を強調している。本論文は、総合的に、エンジニアリング設計のための合成データセットの作成と公開を意図した研究者に貴重な洞察を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.463438487417909
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Exploiting the recent advancements in artificial intelligence, showcased by ChatGPT and DALL-E, in real-world applications necessitates vast, domain-specific, and publicly accessible datasets. Unfortunately, the scarcity of such datasets poses a significant challenge for researchers aiming to apply these breakthroughs in engineering design. Synthetic datasets emerge as a viable alternative. However, practitioners are often uncertain about generating high-quality datasets that accurately represent real-world data and are suitable for the intended downstream applications. This study aims to fill this knowledge gap by proposing comprehensive guidelines for generating, annotating, and validating synthetic datasets. The trade-offs and methods associated with each of these aspects are elaborated upon. Further, the practical implications of these guidelines are illustrated through the creation of a turbo-compressors dataset. The study underscores the importance of thoughtful sampling methods to ensure the appropriate size, diversity, utility, and realism of a dataset. It also highlights that design diversity does not equate to performance diversity or realism. By employing test sets that represent uniform, real, or task-specific samples, the influence of sample size and sampling strategy is scrutinized. Overall, this paper offers valuable insights for researchers intending to create and publish synthetic datasets for engineering design, thereby paving the way for more effective applications of AI advancements in the field. The code and data for the dataset and methods are made publicly accessible at https://github.com/cyrilpic/radcomp .
Abstract（参考訳）: ChatGPTとDALL-Eがデモした人工知能の最近の進歩を、現実世界のアプリケーションに展開するには、膨大な、ドメイン固有の、パブリックアクセス可能なデータセットが必要である。残念ながら、このようなデータセットの不足は、これらのブレークスルーをエンジニアリング設計に適用しようとする研究者にとって大きな課題となる。合成データセットは、実行可能な代替品として出現する。しかし、実践者は多くの場合、現実世界のデータを正確に表現し、意図した下流アプリケーションに適した高品質なデータセットを生成することに不確実である。本研究は,合成データセットの生成,注釈作成,検証のための包括的なガイドラインを提案することにより,この知識ギャップを埋めることを目的としている。これら各側面に関連するトレードオフと方法が詳しく説明されている。さらに, ターボ圧縮機データセットの作成により, これらのガイドラインの実用的意義を示す。この研究は、データセットのサイズ、多様性、有用性、リアリズムを保証するために、思慮深いサンプリング方法の重要性を強調している。また、デザインの多様性はパフォーマンスの多様性やリアリズムと同等ではないことも強調している。一様、実またはタスク固有のサンプルを表すテストセットを使用することで、サンプルサイズとサンプリング戦略の影響を精査する。全体として、本論文は、エンジニアリング設計のための合成データセットの作成と公開を目的としている研究者にとって貴重な洞察を提供する。データセットとメソッドのコードとデータはhttps://github.com/cyrilpic/radcompで公開されている。

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